The Impact of Multiple Casualty Incidents on Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple casualty incidents (MCI) highlight discrepancies between patient needs and available resources. It is generally thought that heavy patient loads adversely affect trauma health care delivery. The purpose of this study was to identify the impact of multiple casualty situations on the clinical outcomes of injured patients. METHODS: All severely injured trauma patients (Injury Severity Score [ISS] > or = 12) who presented during a 12-month period to a regional trauma center were retrospectively reviewed. MCIs were defined as treating and admitting three or more trauma patients within a maximum of 3 hours. This cohort was compared with all other patients who did not meet MCI criteria. RESULTS: Ten percent (88/861) of all trauma patients were treated in an MCI setting. Groups did not vary among sex, age, ISS, or mechanism of injury (p > 0.05). MCI patients displayed a greater length of hospital stay, time to first surgical procedure, time to emergency laparotomy, and time spent in the emergency room (p < 0.05). MCI and non-MCI patients did not differ in ICU length of stay, postadmission morbidity, or mortality (p > 0.05). CONCLUSION: The impact of a MCI on the quality of trauma care has not been previously defined. MCI events delay definitive care and prolong a patient's length of stay. This is particularly concerning in the emergency department where a trauma center's ability to treat MCI patients effectively via an increased surge capacity relies on swift patient triage and flow. We are now investigating these issues in other trauma centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».